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基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识

李筱艳 阮怀宁 陈志坚

李筱艳, 阮怀宁, 陈志坚. 基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识[J]. 岩土工程技术, 2009, 23(6): 292-295. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2009.06.006
引用本文: 李筱艳, 阮怀宁, 陈志坚. 基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识[J]. 岩土工程技术, 2009, 23(6): 292-295. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2009.06.006
Li Xiaoyan, Ruan Huaining, Chen Zhijian. Identification of Abnormal Attribute for Observed Stress in Foundation Pile Based on Wavelets[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2009, 23(6): 292-295. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2009.06.006
Citation: Li Xiaoyan, Ruan Huaining, Chen Zhijian. Identification of Abnormal Attribute for Observed Stress in Foundation Pile Based on Wavelets[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2009, 23(6): 292-295. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2009.06.006

基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识

doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2009.06.006
基金项目: 

国家”十一五”科技支撑资助项目(2006BAG04B01)

详细信息
    作者简介:

    李筱艳,1974年生,女,云南曲靖人,博士,副教授,主要研究岩土工程稳定及安全。E-mail:swallow@hhu.edu.cn

  • 中图分类号: TU473.1

Identification of Abnormal Attribute for Observed Stress in Foundation Pile Based on Wavelets

  • 摘要: 小波分析在时频域具有良好的局部化特征,采用小波分解方法可简单、快捷地计算出数据序列的奇异性指数,以检出数据序列中的随机突变信号。通过试验数据验证,奇异性指数对随机突变信号的检出是正确有效的。根据多传感器监测系统中突变信号的分布规律,进行异常属性自动辨识。研究说明基于小波分析的异常属性识别是一种新颖有效的方法。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-08-06

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